Google Guava Cache 全解析
Google guava工具类的介绍和使用
https://blog.csdn.net/wwwdc1012/article/details/82228458
LoadingCache缓存使用（LoadingCache）
https://www.cnblogs.com/licunzhi/p/8818838.html
Google Guava Cache 全解析
https://www.jianshu.com/p/38bd5f1cf2f2
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Google Guava Cache 全解析
Google Guava Cache是一种非常优秀本地缓存解决方案，提供了基于容量，时间和引用的缓存回收方式。基于容量的方式内部实现采用LRU算法，基于引用回收很好的利用了Java虚拟机的垃圾回收机制。其中的缓存构造器CacheBuilder采用构建者模式提供了设置好各种参数的缓存对象，缓存核心类LocalCache里面的内部类Segment与jdk1.7及以前的ConcurrentHashMap非常相似，都继承于ReetrantLock，还有六个队列，以实现丰富的本地缓存方案。
本文先介绍了Guava Cache囊括的基本使用方法，然后结合体系类图和LocalCache的数据结构对典型的几个方法源码进行流程分析。
为什么要用本地缓存
相对于IO操作
速度快，效率高
相对于Redis
Redis是一种优秀的分布式缓存实现，受限于网卡等原因，远水救不了近火。
DB + Redis + LocalCache = 高效存储，高效访问
什么时候用
- 愿意消耗一些内存空间来提升速度
- 预料到某些键会被多次查询
- 缓存中存放的数据总量不会超出内存容量
怎么用
- 设置缓存容量
- 设置超时时间
- 提供移除监听器
- 提供缓存加载器
- 构建缓存
Demo1:
public class GuavaCacheDemo1 {
public static void main(String[] args){
CacheLoader<String, String> loader = new CacheLoader<String, String> () {
public String load(String key) throws Exception {
Thread.sleep(1000);
if("key".equals(key)) return null;
System.out.println(key + " is loaded from a cacheLoader!");
return key + "'s value";
}
};
RemovalListener<String, String> removalListener = new RemovalListener<String, String>() {
public void onRemoval(RemovalNotification<String, String> removal) {
System.out.println("[" + removal.getKey() + ":" + removal.getValue() + "] is evicted!");
}
};
LoadingCache<String, String> testCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(7)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.removalListener(removalListener)
.build(loader);
for (int i = 0; i < 10; i ++){
String key = "key" + i;
String value = "value" + i;
testCache.put(key,value);
System.out.println("[" + key + ":" + value + "] is put into cache!");
}
System.out.println(testCache.getIfPresent("key6"));
try{
System.out.println(testCache.get("key"));
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
运行效果：
加载
CacheLoader
如果有合理的默认方法来加载或计算与键关联的值。
LoadingCache是附带CacheLoader构建而成的缓存实现。创建自己的CacheLoader通常只需要简单地实现V load(K key) throws Exception方法。
从LoadingCache查询的正规方式是使用get(K)方法。这个方法要么返回已经缓存的值，要么使用CacheLoader向缓存原子地加载新值。由于CacheLoader可能抛出异常，LoadingCache.get(K)也声明为抛出ExecutionException异常。
Callable
如果没有合理的默认方法来加载或计算与键关联的值，或者想要覆盖默认的加载运算，同时保留“获取缓存-如果没有-则计算”[get-if-absent-compute]的原子语义。
所有类型的Guava Cache，不管有没有自动加载功能，都支持get(K, Callable<V>)方法。这个方法返回缓存中相应的值，或者用给定的Callable运算并把结果加入到缓存中。在整个加载方法完成前，缓存项相关的可观察状态都不会更改。这个方法简便地实现了模式"如果有缓存则返回；否则运算、缓存、然后返回"。
Demo2:
public class GuavaCacheDemo2 {
static Cache<String, String> testCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(3)
.build();
public static void main(String[] args){
testCache.put("1234","45");
System.out.println(testCache.getIfPresent("key6"));
try {
System.out.println(testCache.get("123", new Callable<String>() {
public String call() throws Exception {
return "134";
}
}));
System.out.println(testCache.get("1234", new Callable<String>() {
public String call() throws Exception {
return "134";
}
}));
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
运行效果：
Cache.put
但自动加载是首选的，因为它可以更容易地推断所有缓存内容的一致性。
使用cache.put(key, value)方法可以直接向缓存中插入值，这会直接覆盖掉给定键之前映射的值。使用Cache.asMap()视图提供的任何方法也能修改缓存。但请注意，asMap视图的任何方法都不能保证缓存项被原子地加载到缓存中。进一步说，asMap视图的原子运算在Guava Cache的原子加载范畴之外，所以相比于Cache.asMap().putIfAbsent(K,V)，Cache.get(K, Callable<V>) 应该总是优先使用。
缓存回收
Guava Cache提供了三种基本的缓存回收方式:
1. 基于容量回收
maximumSize(long)：当缓存中的元素数量超过指定值时。
2. 定时回收
expireAfterAccess(long, TimeUnit)：缓存项在给定时间内没有被读/写访问，则回收。请注意这种缓存的回收顺序和基于大小回收一样。
expireAfterWrite(long, TimeUnit)：缓存项在给定时间内没有被写访问（创建或覆盖），则回收。如果认为缓存数据总是在固定时候后变得陈旧不可用，这种回收方式是可取的。
如下文所讨论，定时回收周期性地在写操作中执行，偶尔在读操作中执行。
3. 基于引用回收（Reference-based Eviction）
CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用存储键。当键没有其它（强或软）引用时，缓存项可以被垃圾回收。
CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用存储值。当值没有其它（强或软）引用时，缓存项可以被垃圾回收。
CacheBuilder.softValues()：使用软引用存储值。软引用只有在响应内存需要时，才按照全局最近最少使用的顺序回收。
显式清除
任何时候，你都可以显式地清除缓存项，而不是等到它被回收：
个别清除：Cache.invalidate(key)
批量清除：Cache.invalidateAll(keys)
清除所有缓存项：Cache.invalidateAll()
移除监听器
通过CacheBuilder.removalListener(RemovalListener)，你可以声明一个监听器，以便缓存项被移除时做一些额外操作。缓存项被移除时，RemovalListener会获取移除通知[RemovalNotification]，其中包含移除原因[RemovalCause]、键和值。
统计
CacheBuilder.recordStats()：用来开启Guava Cache的统计功能。统计打开后，Cache.stats()方法会返回CacheS tats 对象以提供如下统计信息：
hitRate()：缓存命中率；
averageLoadPenalty()：加载新值的平均时间，单位为纳秒；
evictionCount()：缓存项被回收的总数，不包括显式清除。
此外，还有其他很多统计信息。这些统计信息对于调整缓存设置是至关重要的，在性能要求高的应用中我们建议密切关注这些数据。
Demo3:
public class GuavaCacheDemo3 {
static Cache<String, Object> testCache = CacheBuilder.newBuilder()
.weakValues()
.recordStats()
.build();
public static void main(String[] args){
Object obj1 = new Object();
testCache.put("1234",obj1);
obj1 = new String("123");
System.gc();
System.out.println(testCache.getIfPresent("1234"));
System.out.println(testCache.stats());
}
}
运行结果
LRU缓存回收算法
LRU（Least?recently?used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
1.?新数据插入到链表头部；
2.?每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3.?当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
Guava Cache中借助读写队列来实现LRU算法。
Guava Cache体系类图
CacheBuilder
缓存构建器。构建缓存的入口，指定缓存配置参数并初始化本地缓存。
主要采用builder的模式，CacheBuilder的每一个方法都返回这个CacheBuilder知道build方法的调用。
注意build方法有重载，带有参数的为构建一个具有数据加载功能的缓存，不带参数的构建一个没有数据加载功能的缓存。
LocalManualCache
作为LocalCache的一个内部类，在构造方法里面会把LocalCache类型的变量传入，并且调用方法时都直接或者间接调用LocalCache里面的方法。
LocalLoadingCache
可以看到该类继承了LocalManualCache并实现接口LoadingCache。
覆盖了get，getUnchecked等方法。
LocalCache
Guava Cache中的核心类，重点了解。
LocalCache数据结构
根据上面的分析可知，LocalCache为Guava Cache的核心类，先看一个该类的数据结构： � LocalCache的数据结构与ConcurrentHashMap很相似，都由多个segment组成，且各segment相对独立，互不影响，所以能支持并行操作。每个segment由一个table和若干队列组成。缓存数据存储在table中，其类型为AtomicReferenceArray。
Segment<K, V>[] segments;
Segment继承于ReetrantLock，减小锁粒度，提高并发效率。
AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table;
类似于HasmMap中的table一样，相当于entry的容器。
ReferenceEntry<K, V> referenceEntry;
基于引用的Entry,其实现类有弱引用Entry,强引用Entry等
ReferenceQueue<K> keyReferenceQueue;
已经被GC，需要内部清理的键引用队列。
ReferenceQueue<V> valueReferenceQueue;
已经被GC，需要内部清理的值引用队列。
Queue<ReferenceEntry<K, V>> recencyQueue;
记录升级可访问列表清单时的entries,当segment上达到临界值或发生写操作时该队列会被清空。
Queue<ReferenceEntry<K, V>> writeQueue;
按照写入时间进行排序的元素队列，写入一个元素时会把它加入到队列尾部。
Queue<ReferenceEntry<K, V>> accessQueue;
按照访问时间进行排序的元素队列，访问(包括写入)一个元素时会把它加入到队列尾部。
put
public V put(K key, V value); //onlyIfAbsent为false
public V putIfAbsent(K key, V value); //onlyIfAbsent为true
该方法显式往本地缓存里面插入值。从下面的流程图中可以看出，在执行每次put前都会进行preWriteCleanUP，在put返回前如果更新了entry则要进行evictEntries操作。
preWriteCleanup
void preWriteCleanup(long now)；
传人参数只有当前时间。
键值引用队列中都是存储已经被GC，等待清除的entry信息，所以首先去处理这个里面的entry.
读写队列里面是按照读写时间排序的，取出队列中的首元素，如果当前时间与该元素的时间相差值大于设定值，则进行回收。
evictEntries
void evictEntries(ReferenceEntry<K, V> newest)；
传入的参数为最新的Entry，可能是刚插入的，也可能是刚更新过的。
该方法只有在设置了在构建缓存的时候指定了maximumSize才会往下执行。首先清除recencyQueue，判断该元素自身的权重是否超过上限，如果超过则移除当前元素。然后判断总的权重是否大于上限，如果超过则去accessQueue里找到队首(即最不常访问的元素)进行移除，直到小于上限。
getIfPresent
public V getIfPresent(Object key)；
该方法从本地缓存中找值，如果找不到返回null，找到就返回相应的值。
get
首先会在缓存中找，缓存中找不到再通过load加载。
remove
public V remove(@Nullable Object key)；
调用LocalManualCache的invalidate(Object key)方法即可调用remove.
maven依赖
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>23.0</version>
</dependency>
import com.google.common.cache.Cache; import com.google.common.cache.CacheBuilder; import com.google.common.cache.RemovalListener; import com.google.common.cache.RemovalNotification; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class CacheMap { private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CacheMap.class); /** * @desction: 使用google guava缓存处理 */ private static Cache<String,Object> cache; static { cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(10000) .expireAfterWrite(24, TimeUnit.HOURS) .initialCapacity(10) .removalListener(new RemovalListener<String, Object>() { @Override public void onRemoval(RemovalNotification<String, Object> rn) { if(log.isInfoEnabled()){ log.info("被移除缓存{}:{}",rn.getKey(),rn.getValue()); } } }).build(); } /** * @desction: 获取缓存 */ public static Object get(String key){ return StringUtils.isNotEmpty(key)?cache.getIfPresent(key):null; } /** * @desction: 放入缓存 */ public static void put(String key,Object value){ if(StringUtils.isNotEmpty(key) && value !=null){ cache.put(key,value); } } /** * @desction: 移除缓存 */ public static void remove(String key){ if(StringUtils.isNotEmpty(key)){ cache.invalidate(key); } } /** * @desction: 批量删除缓存 */ public static void remove(List<String> keys){ if(keys !=null && keys.size() >0){ cache.invalidateAll(keys); } } }
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Guava Cache是本地缓存的不二之选，用起来真不错呵，可是你真的知道怎么使用才能满足需求？今天我们深入探讨一下Expire和Refresh。（废话少说）
一、思考和猜想
首先看一下三种基于时间的清理或刷新缓存数据的方式：
expireAfterAccess: 当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。
expireAfterWrite：当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。
refreshAfterWrite：当缓存项上一次更新操作之后的多久会被刷新。
考虑到时效性，我们可以使用expireAfterWrite，使每次更新之后的指定时间让缓存失效，然后重新加载缓存。guava cache会严格限制只有1个加载操作，这样会很好地防止缓存失效的瞬间大量请求穿透到后端引起雪崩效应。
然而，通过分析源码，guava cache在限制只有1个加载操作时进行加锁，其他请求必须阻塞等待这个加载操作完成；而且，在加载完成之后，其他请求的线程会逐一获得锁，去判断是否已被加载完成，每个线程必须轮流地走一个“”获得锁，获得值，释放锁“”的过程，这样性能会有一些损耗。这里由于我们计划本地缓存1秒，所以频繁的过期和加载，锁等待等过程会让性能有较大的损耗。
因此我们考虑使用refreshAfterWrite。refreshAfterWrite的特点是，在refresh的过程中，严格限制只有1个重新加载操作，而其他查询先返回旧值，这样有效地可以减少等待和锁争用，所以refreshAfterWrite会比expireAfterWrite性能好。但是它也有一个缺点，因为到达指定时间后，它不能严格保证所有的查询都获取到新值。了解过guava cache的定时失效（或刷新）原来的同学都知道，guava cache并没使用额外的线程去做定时清理和加载的功能，而是依赖于查询请求。在查询的时候去比对上次更新的时间，如超过指定时间则进行加载或刷新。所以，如果使用refreshAfterWrite，在吞吐量很低的情况下，如很长一段时间内没有查询之后，发生的查询有可能会得到一个旧值（这个旧值可能来自于很长时间之前），这将会引发问题。
